黑马程序员人工智能教程_10小时学会图像处理OpenCV入门教程
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课程列表
【第1集】02.1.1 图像处理简介（上） 译
【第2集】02.1.1 图像处理简介（下） 译
【第3集】03.1.2opencv简介及其安装方法 译
【第4集】04.1.3 opencv模块 译
【第5集】05.opencv基本操作内容介绍 译
【第8集】07.2.1 在图像上绘制图形（上） 译
【第9集】07.2.1 在图像上绘制图形（下） 译
【第10集】08.2.1 图像基础操作的其他内容（上） 译
【第11集】08.2.1 图像基础操作的其他内容（下） 译
【第12集】09.2.1图像基础处理总结 译
【第13集】10.2.2 图像的加法 译
【第14集】11.2.2 图像的混合 译
【第15集】12. 3.1 图像缩放 译
【第16集】13. 3.1 图像平移 译
【第17集】14. 3.1 图像旋转（上） 译
【第18集】14. 3.1 图像旋转（下） 译
【第19集】15.3.1 图像的仿射变换 译
【第20集】16.3.1 图像的透射变换 译
【第21集】17.3.1 图像金字塔 译
【第22集】18.3.1 几何变换总结 译
【第23集】19.3.2 连通性 译
【第24集】20.3.2 膨胀与腐蚀（上） 译
【第25集】20.3.2 膨胀与腐蚀（下） 译
【第26集】21. 3.2 黑帽和礼帽 译
【第27集】22. 3.2 形态学操作总结 译
【第28集】23. 3.3 图像噪声 译
【第29集】24.3.3 均值滤波 译
【第30集】25. 3.3 高斯滤波 译
【第31集】26.3.3 中值滤波 译
【第32集】27. 3.3 图像平滑总结 译
【第33集】28.3.4 直方图的原理与显示（上） 译
【第34集】28.3.4 直方图的原理与显示（下） 译
【第35集】29. 3.4 掩膜的应用（上） 译
【第36集】29. 3.4 掩膜的应用（下） 译
【第37集】30.3.4 直方图均衡化 译
【第38集】31. 3.4 自适应均衡化 译
【第39集】32. 3.4 直方图总结 译
【第40集】33. 3.5 边缘检测原理 译
【第41集】34. 3.5 sobel算子（上） 译
【第42集】34. 3.5 sobel算子（下） 译
【第43集】35. 3.5 laplacian算子 译
【第44集】36. 3.4 Canny边缘检测 译
【第45集】37.3.5 边缘检测总结 译
【第46集】38. 3.6 模板匹配（上） 译
【第47集】38. 3.6 模板匹配（下） 译
【第48集】39.3.6 霍夫线变换原理（上） 译
【第49集】39.3.6 霍夫线变换原理（下） 译
【第50集】40. 3.6 霍夫线检测（上） 译
【第51集】40. 3.6 霍夫线检测（下） 译
【第52集】42.3.6 模板匹配和霍夫检测总结 译
【第53集】43. 4.1 角点特征 译
【第54集】44. 4.2 Harris检测原理 译
【第55集】45. 4.2 harris检测演示 译
【第56集】46.4.2 shi-tomas检点检测 译
【第57集】47. 4.2 Harris和Shi-tomas总结 译
【第58集】48.4.3 SIFT算法简介 译
【第59集】49. 4.3 SIFT算法-尺度空间极值点搜索和极值点定位（上） 译
【第60集】49. 4.3 SIFT算法-尺度空间极值点搜索和极值点定位（下） 译
【第61集】50. 4.3 SIFT算法-关键点方向及描述符（上） 译
【第62集】50. 4.3 SIFT算法-关键点方向及描述符（下） 译
【第63集】51. 4.3 SIFT算法总结及与SURF算法简介 译
【第65集】54. 4.4 FAST算法原理 译
【第66集】55. 4.4 FAST算法实现 译
【第67集】56. 4.4 ORB算法原理（上） 译
【第68集】56. 4.4 ORB算法原理（下） 译
【第69集】57. 4.4 ORB算法实现 译
【第70集】58. 4.4 FAST和ORB算法总结 译
【第71集】59. 5.1 视频读取与显示 译
【第72集】60. 5.1 视频文件保存 译
【第73集】62. 5.2 meanshift原理 译
【第74集】63. 5.2 meanshift实现（上） 译
【第75集】63. 5.2 meanshift实现（下） 译
【第76集】64. 5.2 camshift算法及总结 译
【第77集】65. 6.人脸检测基础 译
【第80集】67. 6.人脸检测总结 译
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